OpenCV介绍

一、OpenCV是什么？

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以从http://opencv.org获取。1999年，加里·布拉德斯基当时在英特尔任职，怀着通过为计算机和人工智能的从业者提供稳定的基础架构并以此来推动产业发展的美好愿景，他启动了OpenCV项目。

OpenCV设计用于高效的计算，十分强调实时应用的开发。它由C++语言编写并进行了深度优化，从而可以享受多线程的优势，如果希望得到更多在英特尔架构上的自动优化，可以购买英特尔的集成性能基元（IPP）库，该库包含了许多算法领域的底层优化程序。在库安装完毕的情况下OpenCV在运行的时候会自动调用合适的IPP库。从OpenCV3.0开始，英特尔许可OpenCV研发团队和OpenCV社区拥有一个免费的IPP库的字库（称IPPICV），该子库默认集成在OpenCV中并在运算时发挥效用。

OpenCV的一个目标是提供易于使用的计算机视觉接口，从而帮助人们快速建立精巧的视觉应用。OpenCV库包含了从计算机视觉各个领域衍生出来的500个函数，包括工业产品质量检验、医学图像处理、安保领域、交互操作、相机校正、双目视觉以及机器人学。因为计算机视觉和机器学习经常在一起使用，所以OpenCV也包含一个完备的、具有通用性的机器学习库（ML模块）。这个字库聚焦于统计模式识别以及聚类。ML模块对OpenCV的核心任务（计算机视觉）相当有用，但是这个库也足够通用，可以用于任意机器学习问题。

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二、什么是计算机视觉？

计算机视觉这种技术可以将静止图像或者视频数据转换为一种决策或新的表示。所有这样的转换都是为了完成某种特定的目的而进行的。输入数据可能包含一些场景信息，例如“相机是搭在一辆车上的”或者“雷达发现一米之外有一个目标”。一个新的表示，意思是将彩色图像转换为黑白图像，或者从一个图像序列中消除相机运动所产生的影响。

因为我们是被赋予视觉的生物，所以我们很容易误认为“计算机视觉也是一种很简单的任务”。计算机视觉究竟有多难呢？请说说你是如何从一张图像中观察到一辆车的。你最开始的直觉可能具有很强的误导性。人类的大脑将视觉信号划分为许多通道，好让不同的信息流输入大脑。大脑以经被证明有一套注意力系统，在基于任务的方式上，通过图像的重要部分检验其他区域的估计。在视觉信息流中存在巨量的信息反馈，并且到现在我们对此过程也是知之甚少。肌肉控制的感知器和其他所有器官都存在着广泛的相互联系，这让大脑能够利用人在世界上多年生活经验所产生的交叉联想，大脑中的反馈循环将传递到每一个处理过程，包括人体的感知器官（眼睛），通过虹膜从物理上控制光线的量来调节视网膜对物体表面的感知。

然而在机器视觉系统中，计算机会从相机或者硬盘介绍栅格状排列的数字，也就是说，最关键的是，机器视觉系统不存在一个预先建立的模式识别机制。没有自动控制焦距和光圈，也不能将多年的经验联系在一起。大部分的视觉系统都还处于一个非常朴素原始的阶段。